Cours
Supply Chain Analytics in Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 308
Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
Analyse exploratoire des données
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez de courtes vidéos animées par des formateurs experts, puis mettez en pratique ce que vous avez appris avec des exercices interactifs dans votre navigateur.
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697 Cours
Cours
Optimiser son code en Java
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 306
Découvrez les techniques clés pour optimiser les performances Java, de lefficacité des algorithmes au réglage de la JVM en passant par le multithreading.
Développement de logiciels
Cours
Lancement de produit assisté par l’IA
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 304
Analysez la dynamique du marché et élaborez un plan dentrée stratégique pour un constructeur de véhicules électriques à laide de lIA générative.
Intelligence artificielle
Cours
Fonctions de manipulation des données dans SQL Server
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 303
Découvrez les fonctions les plus importantes pour manipuler, traiter et transformer des données dans SQL Server.
Manipulation des données
Cours
Surveiller le Machine Learning en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 302
Ce cours couvre tous les aspects nécessaires à la création dun système de surveillance de machine learning de base en Python.
Machine learning
Cours
Programmation orientée objet avec S3 et R6 en R
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 301
Gérez la complexité de votre code en utilisant la programmation orientée objet avec les systèmes S3 et R6.
Développement de logiciels
Cours
Deep learning avancé avec Keras
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 300
Développez des modèles de deep learning avec Keras.
Intelligence artificielle
Cours
Exploring Data Transformation with Google Cloud
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 299
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
Cours
Transactions et gestion des erreurs dans SQL Server
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 298
Apprenez à rédiger des scripts qui détectent et gèrent les erreurs et contrôlent plusieurs opérations simultanées.
Développement de logiciels
Cours
Analyzing Survey Data in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 298
Apprenez à concevoir des enquêtes en utilisant des structures courantes, puis visualisez et analysez les résultats.
Probabilités et statistiques
Cours
Databricks with the Python SDK
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 297
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Intelligence artificielle
Cours
Building AI Agents with CrewAI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 295
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction à DataLab
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 294
Découvrez les principes fondamentaux de lutilisation de DataLab, un notebook de données alimenté par lIA pour lanalyse et lexploration des données.
Rapports
Cours
Introduction to Databricks Genie
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 294
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
Ingénierie des données
Cours
Gen AI Apps: Transform Your Work
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 292
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
Cours
Visualisation de données de baseball dans Power BI
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 291
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Visualisation des données
Cours
Étude de cas : analyse des stocks dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 291
Ce cas Power BI sappuie sur une utilisation dans les affaires, portant sur lanalyse des stocks à laide de DAX et de visualisations.
Visualisation des données
Cours
Planifier et mettre en place un environnement d’analyse de données avec Microsoft Fabric
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 289
Découvrez comment configurer et gérer votre infrastructure Microsoft Fabric.
Autre
Cours
Analyse de réseaux avec R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 289
Apprenez à analyser et à visualiser les données réseau à laide du package igraph et créez des graphiques réseau interactifs avec threejs.
Probabilités et statistiques
Cours
Ajustement fin avec Llama 3
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 289
Optimisez Llama pour des tâches personnalisées grâce à TorchTune et découvrez des techniques doptimisation telles que la quantification.
Intelligence artificielle
Cours
Inférence pour des données catégorielles en R
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 285
Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.
Probabilités et statistiques
Cours
S’entraîner aux questions d’entretien en statistiques avec Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 285
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilités et statistiques
Cours
Advanced AI-Assisted Coding for Developers
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 283
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction à Python dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 281
Apprenez à utiliser les scripts Python dans Power BI pour préparer les data, les visualiser et calculer les coefficients de corrélation.
Manipulation des données
Cours
Modèles linéaires généralisés en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 281
Créez une boîte à outils de régression avec les modèles logistiques et de Poisson. Formez, comprenez et validez-les. Faites des prédictions.
Probabilités et statistiques
Cours
Modélisation financière dans Google Sheets
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 280
Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.
Finance appliquée
Cours
Planification de restaurant assistée par l’IA
- DébutantNiveau de compétence
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Interagissez avec un GPT personnalisé et utilisez vos compétences en matière de suggestion pour planifier et ouvrir votre restaurant.
Intelligence artificielle
Cours
Gagner une compétition Kaggle en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
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Découvrez comment participer et remporter des compétitions sur Kaggle.
Machine learning
Cours
Google: Introduction to AI Agents
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
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Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Cloud
Cours
Introduction à l’analyse de portefeuille en R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 275
Mettez à profit vos compétences en finance et en R pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
Finance appliquée
FAQs
Qu’est-ce que la data science ?
La data science est un domaine d’expertise centré sur l’extraction d’informations à partir des données. Grâce à leurs compétences en programmation, à des méthodes scientifiques et à divers algorithmes, les data scientists analysent les données afin d’en tirer des informations clés réellement exploitables.
Comment puis-je apprendre la data science ?
Pour devenir data scientist, vous devrez apprendre un langage de programmation comme Python ou R, et maîtriser les bases des mathématiques et des statistiques. Il est également essentiel de connaître les techniques d’analyse de données et les outils propres à la data science. Il existe de nombreuses façons de se former. Au-delà des parcours académiques classiques (diplômes ou études universitaires), vous pouvez apprendre à votre propre rythme grâce à une multitude de ressources : cours et tutoriels en ligne, livres, vidéos, et bien plus encore.
Quelles sont les compétences requises pour la data science ?
En plus de solides bases en mathématiques et en statistiques, les data scientists doivent maîtriser des langages de programmation comme Python, R et SQL. Ils doivent aussi savoir travailler avec de grands volumes de données, comprendre la visualisation, le traitement des données et la gestion des bases de données. Des compétences en machine learning (et parfois en deep learning) constituent également un atout important.
En quoi la data science pourrait être utile pour moi ?
À l’échelle professionnelle, presque tous les secteurs font appel à la data science d’une manière ou d’une autre. Les organisations de santé l’utilisent pour détecter des maladies et améliorer les traitements, tandis que les entreprises financières s’en servent pour repérer et prévenir la fraude. Dans tous les domaines, la data science joue aussi un rôle clé en marketing, qu’il s’agisse de concevoir des systèmes de recommandation ou d’analyser le taux de désabonnement.
Est-il intéressant de travailler dans la data science ?
Oui. La data science est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide, aux États-Unis comme ailleurs. C’est également l’un des secteurs qui rémunèrent le mieux. Selon Payscale, les data scientists expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et affichent un taux d'épanouissement de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.
Est-il difficile de devenir data scientist ?
Il y a plusieurs éléments à prendre en compte. Tout d’abord, les diplômes conventionnels en data science peuvent être très difficiles à obtenir et exigent souvent d’excellents résultats académiques. Ensuite, les compétences nécessaires demandent du temps et de la persévérance : il faut parfois plusieurs mois pour maîtriser les bases, ainsi qu’une vraie expérience pratique pour décrocher un premier poste dans le domaine.
La data science nécessite-t-elle du codage ?
Oui, une certaine expérience du codage est nécessaire, notamment en Python, R, SQL, Java ou C/C++. Cela dit, grâce à sa syntaxe simple et intuitive, Python reste le langage privilégié des débutants.
Combien de temps faut-il pour devenir data scientist ?
Sans expérience préalable en programmation ou en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’apprentissage intensif pour atteindre le niveau d’un data scientist débutant. Mais il est essentiel de garder à l’esprit qu’acquérir uniquement les bases théoriques ne suffit pas : ce qui forme vraiment un data scientist, c’est la pratique et la capacité à appliquer ces concepts sur des projets concrets.
Quels sujets puis-je étudier dans le domaine de la data science ?
Une fois les bases de la data science maîtrisées, vous pouvez vous spécialiser dans de nombreux domaines : machine learning, intelligence artificielle, analyse de Big Data, business intelligence, exploration de données, et bien plus encore.
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